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本书在系统介绍AnyLogic建模方法和功能模块使用方法的基础上，深入探讨如何利用AnyLogic构建仿真模型，以分析和解决流程管理、库存管理及多级供应链库存管理等问题。此外，本书紧跟我国运营管理实践前沿，展示了如何结合计算机仿真、大数据和机器学习等先进技术，实现“虚实孪生+数智并行”，以有效解决偏远地区药品配送优化、共享制造系统生产任务分配等高度复杂的运营管理新问题。

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  第1章 软件简介 1
  1.1 AnyLogic特点 1
  1.2 建模方法 2
  1.3 模块使用 3
  1.4 本章小结 5
  第2章 流程管理仿真 8
  2.1 流程管理介绍 8
  2.2 模型介绍 9
  2.3 模型构建 9
  2.4 结果分析 22
  2.5 本章小结 23
  第3章 库存管理仿真 26
  3.1 库存管理策略 26
  3.2 模型构建 29
  3.3 结果分析 82
  3.4 多级供应链库存管理 84
  3.5 本章小结 109
  第4章 强化学习介绍 113
  4.1 强化学习 113
  4.2 马尔可夫决策过程 115
  4.3 单智能体强化学习 117
  4.4 多智能体强化学习 125
  4.5 AnyLogic中的应用举例 132
  4.6 本章小结 142
  第5章 药品流通供应链仿真 145
  5.1 药品流通供应链介绍 145
  5.2 模型介绍 146
  5.3 模型构建 149
  5.4 基于深度强化学习的优化实验构建 207
  5.5 本章小结 214
  第6章 共享制造系统仿真 217
  6.1 共享制造 217
  6.2 模型介绍 221
  6.3 模型构建 223
  6.4 结果分析 251
  6.5 本章小结 252
  参考文献 255
  附录1 PyTorch实现CPVM方法 256
  附录2 PyTorch实现independent Q-learning方法 258
  附录3 PyTorch实现MADDPG方法 260